Python数据分析与数据化运营

数据分析与决策技术丛书 Python数据分析与数据化运营 宋天龙 著 ISBN：978-7-111-58460-5 本书纸版由机械工业出版社于2017年出版，电子版由华章分社（北京华 章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制 作与发行。 版权所有，侵权必究 客服热线：+ 86-10-68995265 客服信箱：service@bbbvip.com 官方网址：www.hzmedia.com.cn 新浪微博 @华章数媒 微信公众号 华章电子书（微信号：hzebook） 目录 赞誉 前言 第1章 Python和数据化运营 1.1 用Python做数据化运营 1.1.1 Python是什么 1.1.2 数据化运营是什么 1.1.3 Python用于数据化运营 1.2 数据化运营所需的Python相关工具和组件 1.2.1 Python程序 1.2.2 Python IDE 1.2.3 Python第三方库 1.2.4 数据库和客户端 1.2.5 SSH远程客户端 1.3 内容延伸：Python的OCR和TensorFlow 1.3.1 OCR工具：Tesseract-OCR 1.3.2 机器学习框架——TensorFlow 1.4 第一个用Python实现的数据化运营分析实例——销售预测 1.4.1 案例概述 1.4.2 案例过程 1.4.3 案例小结 1.5 本章小结 第2章 数据化运营的数据来源 2.1 数据化运营的数据来源类型 2.1.1 数据文件 2.1.2 数据库 2.1.3 API 2.1.4 流式数据 2.1.5 外部公开数据 2.1.6 其他 2.2 使用Python获取运营数据 2.2.1 从文本文件读取运营数据 2.2.2 从Excel获取运营数据 2.2.3 从关系型数据库MySQL读取运营数据 2.2.4 从非关系型数据库MongoDB读取运营数据 2.2.5 从API获取运营数据 2.3 内容延伸：读取非结构化网页、文本、图像、视频、语音 2.3.1 从网页中爬取运营数据 2.3.2 读取非结构化文本数据 2.3.3 读取图像数据 2.3.4 读取视频数据 2.3.5 读取语音数据 2.4 本章小结 第3章 11条数据化运营不得不知道的数据预处理经验 3.1 数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理 3.1.1 数据列缺失的4种处理方法 3.1.2 不要轻易抛弃异常数据 3.1.3 数据重复就需要去重吗 3.1.4 代码实操：Python数据清洗 3.2 将分类数据和顺序数据转换为标志变量 3.2.1 分类数据和顺序数据是......